Portable Brain-Computer Interface for the Intensive Care Unit Patient Communication Using Subject-Dependent SSVEP Identification
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A major predicament for Intensive Care Unit (ICU) patients is inconsistent and ineffective communication means.
Patients rated most communication sessions as difficult and unsuccessful.
This, in turn, can cause distress, unrecognized pain, anxiety, and fear.
As such, we designed a portable BCI system for ICU communications (BCI4ICU) optimized to operate effectively in an ICU environment.
The system utilizes a wearable EEG cap coupled with an Android app designed on a mobile device that serves as visual stimuli and data processing module.
Furthermore, to overcome the challenges that BCI systems face today in real-world scenarios, we propose a novel subject-specific Gaussian Mixture Model- (GMM-) based training and adaptation algorithm.
First, we incorporate subject-specific information in the training phase of the SSVEP identification model using GMM-based training and adaptation.
We evaluate subject-specific models against other subjects.
Subsequently, from the GMM discriminative scores, we generate the transformed vectors, which are passed to our predictive model.
Finally, the adapted mixture mean scores of the subject-specific GMMs are utilized to generate the high-dimensional supervectors.
Our experimental results demonstrate that the proposed system achieved 98.7% average identification accuracy, which is promising in order to provide effective and consistent communication for patients in the intensive care.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dehzangi, Omid& Farooq, Muhamed. 2018. Portable Brain-Computer Interface for the Intensive Care Unit Patient Communication Using Subject-Dependent SSVEP Identification. BioMed Research International،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130029
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dehzangi, Omid& Farooq, Muhamed. Portable Brain-Computer Interface for the Intensive Care Unit Patient Communication Using Subject-Dependent SSVEP Identification. BioMed Research International No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130029
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dehzangi, Omid& Farooq, Muhamed. Portable Brain-Computer Interface for the Intensive Care Unit Patient Communication Using Subject-Dependent SSVEP Identification. BioMed Research International. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130029
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130029
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر